3,583 papers
arXiv:2601.04043 72 7 янв. 2026 г. PRO

SaLAD Benchmark: скрытые опасности в обычных запросах к мультимодальным LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: LLM защищены от jailbreak-атак, но пропускают 70% реальных опасностей в обычных запросах. Модели не видят скрытый риск, когда текст звучит безобидно («Можно мне съесть этот арбуз?»), а опасность спрятана в картинке (арбуз два дня лежал без холодильника). Бенчмарк SaLAD из 2,013 повседневных сценариев показывает: модели не умеют интегрировать визуальную и текстовую информацию для анализа рисков — текст безобиден, картинка нормальная, но вместе это опасность. Даже топовые модели дают корректное предупреждение только в 57% случаев, остальные 43% рисков пропущены.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с